基于大数据的湖南高等教育资源个性化推荐学习模式、评价体系、服务模式研究

刘平 李黎丹 匡晶 湖南外贸职业学院

在大数据的背景下，深入分析与挖掘高等院校学生的学习模式，能够推动高等教育资源的个性化推荐发展，特别是要综合分析各个区域不同的高等教育情况，才能够真正意义上对于各种数据进行运用，从而形成个性化的学习模式和评价体系，包括对服务模式进行深入的讨论。湖南地区的高等教育资源，在高等教育的不断推进与发展之下有了新的一些趋势。不过在综合分析目前湖南高等教育的个性化资源推荐体系构建上，在学习与评价体系都还没有形成比较成熟的运作模式，尤其是目前湖南大多数的高等院校在个性化的教育资源推荐上，还没有以优质的数据库资源以及服务模式进行优化与发展。对于上述的这些问题，湖南高等院校要给予高度重视，通过深入分析与挖掘当前大学生的实际需求，推出更加优质的个性化教育资源，从而推进高等教育的发展。

一、基于大数据的湖南高等教育资源个性化推荐学习模式

目前高等院校在湖南地区的教学发展有赖于当前信息技术的支持，特别是数据库信息化技术的支持，但是目前针对这一板块的研究还比较少。从湖南高等院校的教育资源个性化推荐情况看，学习模式是比较核心的部分，因为只有形成比较成熟的学习互动模式，才能够帮助湖南高等教育资源个性化推荐的发展。

从教育网络信息化的角度上看，学习模式下的个性化推荐，从本质上是对学生的学习特点以及思维运作模式进行进一步探讨，也更多是侧重于对当前学生学习状况的分析。个性化推荐对于学习模式强调的更是高等院校学生是否能够自行进行学习与探索，也就是学生是否能够在日常行为过程中符合目前教学实际情况的要求，从而进一步参与到学习。自主性学习是个性化推荐中的核心模式，因为大多数的学生在个人发展上有着更多的想象力与创造力，其职业生涯的发展也是千差万别，特别是其个人在日常生活中知识需求和能力的增长点等方面都有所不同。在教育信息网络化的各种技术支持之下，学生在学习过程中表现出不同的特点，也让当前信息化教学面临着更多的挑战。传统的信息化教学或者教育资源推荐，主要是面向整个专业或者某个具体班级的学生，在教学的理念上仍然是以教师为中心，学生没有办法形成其个性化的学习模式，更不可能真正意义上从学习资源的互动以及学生个人成长的角度上更好地运用这些资源。由此可见，只有真正意义上在教育资源的推荐上呈现出个性化，才能够推动学生在学习的过程中体现出个性化的特征，这也是在大数据的支持之下，对于教育资源个性化所推进的学习模式之一。

另一个角度看，高等院校学生学习模式的转变，会随着学生所接触数据的多寡而产生变化。即便是相同专业的学生，在学习的过程中所接触和了解的知识有差异，在学习方面的各种资源也会有所差异，其所需要的知识和数据也会有一定的区别。因此在这种个性化的追求之下，学生发展和个人知识的累积都是依靠学生通过自行探索结合课堂上所介绍的专业知识框架，不断拓展和丰富自己的知识面，从而提高自己的专业知识和通识文化。在这种背景下，高等院校的大数据库应该体现出对学生独特学习模式的尊重，也就是借助大数据库个性化的教育资源推荐，帮助学生逐步形成能自行探索和自我发展的空间。个性化的学习资源交流以及个性化的学生学习模式是相辅相成，只有扎实推进大数据库建设并且围绕学生的实际状况进行推进，才能有可能让学生实现个人的全面发展。

二、基于大数据的湖南高等教育资源个性化推荐评价体系

在大数据库的支持之下，湖南高等教育资源个性化推荐要形成科学的评价体系，需要对学生的日常学习行为进行大数据的采集和处理，这对于数据库的处理能力以及相关技术的支持都有一定的要求。从大学生的日常行为情况可以看出，学生在学习过程中所形成的各种数据，无论从种类和数量上都相对较多，包括这些数据的载体形式也囊括了文本或者图片等多种不同媒体的形态，这些半结构化或者非结构化的数据都要求高等院校在推进教育资源个性化推荐过程中，必须要纳入到统筹和考虑的范畴。因为各种不同学生的数据来源也并不单一，也有可能在不同的网络环境下都能够催生出不同的数据，甚至这些数据也有可能存在一些矛盾，在分析这些数据并且形成评价体系的过程中，必须要对相似性数据进行归并处理，同时对于重复或者不一致的数据进行整合，这样才能基于大数据形成个性化的教育资源，推荐同时对于学生的行为有更加准确的描述，为评价体系的科学构建奠定基础。

而从另一角度看，大学生的日常行为大数据也需要加以储存和管理，这也就要求湖南的高等院校必须构建比较成熟的数据库，对于这些数据进行管理。随着学生的日常行为通过互联网以及各种校园网站逐步累积出更多的数量，这些日常行为通过数据进行描述之后，也会呈现出不同的标准和不同的结构，在规制上也没有形成统一性。这些大数据对于学生日常行为描述是极为精准的，但是如果应用到评价体系中，则需要对这些数据进行统筹和管理，特别是对于这些数据的价值进行评估，并且对这些数据所形成的一些结论要融入到高等院校的日常评价体系中。因此在考虑到日后各种不同的需求，对于大数据所提出来的一些要求，高等院校需要构建出数据筛选的一些基本算法，同时对于这些数据是否具有保留价值进行逻辑上面的分析，在这种背景下，无论采取任何一种存储技术，高等院校要构建起科学的评价体系，就必须对数据的价值进行思考，同时也必然要对数据进行再加工。这是在研究的过程中，湖南省高等院校在推动教育资源个性化过程中，必须要考虑的核心问题。

三、基于大数据的湖南高等教育资源个性化推荐服务模式

在大数据的基础上，对湖南高等教育资源个性化推荐进行优化过程中，如何运用好大数据相关技术以及教育资源个性化推荐的基本模式对高等院校的服务模式进行优化，是目前高等院校必须重视的一个方面。

一般而言，高等院校采取各种算法语言技术，对于大学生日常行为大数据进行分析，并且采取可视化报告的形式，能够为个性化优质教育资源转化成为优质的服务体系奠定基础，同时也为高等院校制定更为科学的个性化教育资源推荐，形成比较好的决策支持。高等院校需要综合运用数学统计或者机器学习等方式，对于原有的大数据深入进行挖掘，通过数据可视化工具对大学生日常学习行为进行分析，同时对学生参与到就业之后所反馈出的大数据进行分析，从而为学生的学习方式以及教师的教学方式提供决策基础。这也意味着对于原有学生学习行为的数据需要建立分析模型，并且深入挖掘大学生在学习过程中的内容和学习资源等，包括教学行为在实施过程中的综合效果以及学生的职业生涯规划等情况，都需要以相互关联的方式进行分析，以此对于当前湖南高等院校大学生未来就业方向进行综合判定，这样才能够形成个性化的人才培养模式。采取更加个性化的课程模块进行培养，能够让学生在接受个性化的教育资源推荐服务的同时，也能够明确自身所需要的专业知识和相关能力，从而帮助学生明确个人发展的目标。

而从另外一个方面分析，采取大数据支持之下的教育资源个性化推荐模式，就需要考虑到高等院校如何对资源进行优化配置，同时对当代大学生的学习计划等方式进行调整，这也就是从教学方法的角度上，构建出更加良好的服务模式。教师要对自身的教学进行研究和反思，除了通过教学研究之外利用大数据所提供的咨询服务，能够更清晰分析自身教学模式以及教学计划实施之后所产生效果，并且围绕这一效果进行分析得出更科学的结论，从而有助于高等院校形成科学的教学模式与教学体系。

四、结语

湖南省高等院校要形成个性化的教育资源推荐体系，就必须从教学相长的角度推动教学模式的成熟与发展，同时帮助学生形成个性化的学习模式，对此必须要构建起以大数据为基础的高等院校数据化服务体系。而未来正是数据的时代，随着电子计算机技术以及各种配套的信息技术的发展，湖南高等院校必须要进行教学改革，只有更好的把握大数据的资源，并且在大数据的基础上进行分析与深度挖掘，才能够利用数据进行记录和研究学生的行为，通过大数据制定科学的教育决策，挖掘大学生所感兴趣的领域和知识，从而提高教学的影响力、把握教育的主动权，推动湖南高等院校教育的可持续发展。